ANALISIS FAKTOR

ANALISIS FAKTOR

Analisis faktor adalah salah satu analisis interdependence techniques. Analisis ini digunakan untuk mereduksi/meringkas sejumlah (banyak) variabel yang  bersifat independen menjadi satu atau beberapa kumpulan variabel  yang disebut faktor.

Misalnya seorang peneliti  ingin mengetahui variabel apa saja yang mempengaruhi para nasabah menabung uangnya di sebuah bank. Untuk itu dianbil nasabah sebanyak n (n ³ 50) sebagai sampel acak, yang kemudian diminta pendapatnya (melalui daftar pertanyaan), tentang beberapa variabel/atribut (yang berupa hasil penelitian, yang mempengaruhi para nasabah untuk menabung di bank) yaitu: 1) suku bunga, 2) pelayanan teller, 3) pelayanan satpam, 4) kecepatan pelayanan, 5) keramahan pelayanan, 6) tempat parker yang luas, 7) parkir yang aman. 8) lokasi bank, 9) image bank, 10) kemudahan penarikan uang, 11) Kenyamanan ruang tunggu. Dari 11 variabel yang terindentifikasi tersebut, variabel-variabel yang “mirip” dapat dikelompokkan menjadi satu, sehingga kesebelas variabel tersebut terbagi menjadi beberapa kelompok variabel. Kelompok ini disebut faktor. Misalnya saja hasil analisis faktor menunjukkan bahwa kesebelas variabel tersebut dapat diringkas/direduksi menjadi tiga faktor dengan kelompok variabel masing-masing sebagai berikut:

Faktor 1	Faktor 2	Faktor 3
Pelayanan teller	Lokasi bank	Suku bunga
Pelayanan satpam	Luas tempat parkir	Image bank
Kecepatan pelayanan	Keamanan tempat parkir	Kemudahan penarikan uang
Keramahan pelayanan	Kenyamanan ruang tunggu

Salah satu contoh pertanyaan yang berupa kalimat pernyataan adalah sebagai berikut:

                                                Tempat parkirr Luas

     1                                                                                              5

 

     Sangat tidak setuju                                                           Sangat setuju

Nasabah (responden) memberi tanda silang (x) di sembarang tempat  pada garis  antara  angka 1 dan 5, yang akan di ukur oleh peneliti sebagai jawaban dari responden (dalam bentuk angka). Jawaban responden dalam bentuk angka inilah yng akan di olah lebih lanjut.

Secara umum, tahapan proses analisis faktor adalah sebagai berikut:

1) Identifikasi Variabel

     Variabel yang akan dianalisis dengan analisis faktor hendaknya berdasarkan teori yang ada  atau penelitian terdahulu  atau justifikasi penelitian yang telah ada

2)    Menilai variabel yang layak untuk dianalisis dengan analisis faktor

Variabel yang memiliki korelasi yang cukup tinggi satu dengan lainnya cenderung akan mengelompok, variabel semacam itu  layak dan dapat dianlisis lebih lanjut. Sebaliknya yang korelasinya rendah akan dikeluarkan dari analisis faktor. Uji yang dapat digunakan untuk mengetahui kelayakan satu atau beberapa variabel dapat dianalisis lebih lanjut dengan analisis faktor adalah MSA (measure of sampling adequacy) atau Barlett’s test. Sejumlah variabel yang memiliki nilai KMO-MSA lebih besar dari 0,5 layak  diuji dengan analisis faktor, nilai ini dapat dilihat pada Tabel KMO (Kaeser-Meyer-Olkin) and Bartlett’s Test.

Selanjutnya variabel yang dapat dianalisis lebih lanjut adalah variabel yang memiliki nilai MSA lebih besar dari 0,5. Sedangkan variabel yang nilai MSA lebih kecil dari 0,5 dikeluarkan/tidak ikut dianalisis dan pengujian diulang. Jika terdapat beberapa variabel yang nilai MSA kurang dari 0,5, maka variabel yang nilai MSA-nya paling kecil terlebih dahulu dikeluarkan. Pengulangan pengujian terus dilakukan apabila masih terdapat variabel yang nilai MSA-nya lebih kecil dari 0,5. Pengujian baru dihentikan, bila nilai MSA semua variabel nilainya di atas 0,5. Nilai masing-masing variabel ini dapat dilihat pada tabel Anti-image Matrices bagian bawah yaitu pada bagian Anti-image Corelation (yaitu bilangan  bertanda”a” yang membentuk diagonal dari  kiri atas  ke kanan bawah)

3) Proses reduksi

     Beberapa variabel yang terpilih pada tahap 1 selanjutnya direduksi atau diringkas menjadi beberapa kelompok variabel yang disebut faktor.

4)    Proses rotasi

Jika terdapat isi faktor yang meragukan  yaitu sebuah variabel masih diragukan kelompoknya apakah masuk pada kelompok satu atau lainnya, perlu dilakukan proses rotasi. Proses rotasi ini bertujuan   untuk memperjelas kedudukan variabel dalam kelompok variabel (faktor), atau menjadikan faktor satu dengan faktor lainnya berbeda secara nyata.

5)  Menamakan faktor

Pemberian nama kepada  masing-masing faktor yang terbentuk sifatnya sangat subyektif, namun sebaiknya nama tersebut mewakili seluruh atau sebagian besar variabel pembentuk faktor. Penamaan faktor dapat juga digunakan nama variabel pembentuk faktor yang memiliki nilai (absolut) loading terbesar.

6) Validasi hasil analisis

Untuk mengetahui atau mendeteksi apakah faktor yang telah terbentuk sudah fit atau tidak, dapat dilihat dari reproduce correlation. Perbedaan antara korelasi awal dengan reproduce correlation  disebut residu. Jika dalam residu mengandung banyak nilai yang besar, menunjukkan model faktor tidak fit.